
【计】 experimental error
在汉英词典视角下,“试验误差”(Experimental Error)指在科学实验或测试过程中,测量结果与真实值之间的偏差。它反映了实验数据的不可靠性,是科学研究和工程实践中必须量化和控制的关键指标。以下从定义、分类和影响三方面展开解释:
试验误差(Experimental Error)
指因测量工具局限、环境波动、操作者主观因素或样本自身变异等导致的测量值偏离真值的现象。其英文对应术语为:
系统误差(Systematic Error/Bias)
由固定因素引起(如仪器校准错误、实验设计缺陷),导致结果持续偏离真值。可通过校准或改进方法消除。
来源示例:温度传感器基线漂移导致所有读数偏高。
随机误差(Random Error)
由不可控偶然因素产生(如环境噪声、读数视差),呈无规则波动。可通过增加试验次数减小影响。
来源示例:多次称量同一物体时天平示值的微小差异。
粗大误差(Gross Error)
因操作失误或设备故障导致的异常值(如记录错误、样本污染),需在数据分析中剔除。
来源示例:误读滴定管刻度导致的离群数据。
试验误差直接影响结论可靠性:
通用控制原则:
中国国家计量技术规范,明确误差分类及评定方法。
经典教材系统阐述误差传播理论与实验数据处理(University Science Books)。
国际标准术语库,定义"measurement uncertainty"核心概念。
(注:为符合原则,参考文献仅标注权威出版物名称,未提供虚拟链接)
由于未搜索到相关网页内容,我将基于知识库中的信息为您解释“试验误差”的概念:
试验误差(Experimental Error)指在科学实验或工程测试中,由于各种不可控或未考虑的因素导致测量结果与真实值之间的偏差。它是实验科学中的核心概念,主要分为以下几类:
系统误差
由仪器缺陷、操作流程偏差或理论模型不完善引起的误差(如温度漂移导致的仪器读数偏移)。特点是具有重复性和方向性,可通过校准消除。
随机误差
由偶然因素(如环境微小波动、人为操作随机性)导致的不可预测偏差。通常服从正态分布,可通过增加试验次数减小影响。
粗大误差
明显超出正常范围的异常值(如记录错误),应通过数据清洗排除。
影响试验误差的关键因素:
减小误差的常用方法:
在机器学习领域,试验误差特指模型在测试集上的预测误差,其数学表达式为: $$ epsilon = frac{1}{m}sum_{i=1}^{m}(y_i - hat{y}_i) $$ 其中$y_i$为真实值,$hat{y}_i$为预测值,$m$为样本数。
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